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Enregistrement W4408662788 · doi:10.1016/j.bpsgos.2025.100490

Exposure to Fine Particulate Matter During Pregnancy Is Associated With Hippocampal Development in Offspring

2025· article· en· W4408662788 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry Global Open Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilNational Institutes of HealthSingapore Institute for Clinical SciencesMinistry of Health -SingaporeStanford Maternal and Child Health Research InstituteAgency for Science, Technology and ResearchBrain and Behavior Research Foundation
Mots-clésOffspringParticulatesHippocampal formationPregnancyBrain developmentPhysiologyMedicineEnvironmental chemistryEndocrinologyBiologyChemistryNeuroscienceGeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the global climate crisis persists, it becomes increasingly important to understand how exposure to environmental toxins can affect the developing brain. Although researchers are beginning to document links between prenatal exposure to air pollution and brain structure, it is not clear when these associations emerge. We leveraged data from the GUSTO (Growing Up Toward Healthy Outcomes in Singapore) longitudinal birth cohort study to examine prenatal exposure to air pollution and brain development during childhood. Spatiotemporally interpolated prenatal exposure to particulate matter <2.5 μm was averaged across each prenatal week. Structural magnetic resonance imaging data were obtained when children were ages 4.5, 6.0, 7.5, and 10.5 years ( N = 325, 47.7% female) and segmented with FreeSurfer 7.1. A subset of parents completed the Child Behavior Checklist at the final assessment ( n = 195, 46.7% female). We used latent growth modeling to estimate a slope of hippocampal volume growth in each hemisphere from ages 4.5 to 10.5 years, adjusted for intracranial volume. Distributed lag models indicated that late gestational exposure (during weeks 36–40) was associated with slower hippocampal growth in both hemispheres. Importantly, we also found that faster hippocampal volume growth in the right hemisphere was associated with more externalizing and attention problems at 10.5 years. Future research should examine mechanisms that may underlie or contribute to these associations. These findings underscore the importance of efforts to reduce pollution, particularly for pregnant people and their children. We examined associations between prenatal air pollution exposure and hippocampal volume development in children from ages 4 to 10 years. We found that hippocampal volume increased over time in both the left and right hemispheres of the brain, but these increases were smaller among children who were exposed to higher levels of air pollution during the last 4 weeks of pregnancy. Furthermore, faster hippocampal growth was associated with more externalizing and attention problems when children were age 10 years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle